FPN的提出是因为先前的深层网络会影响语义特征不利于目标检测，浅层网络会影响图像特征不利于图像分类，那么有没有一种方法可以把浅层网络和深层网络进行融合，进而解决当前所遇到的问题，于是提出了FPN网络。FPN的特点 主要有以下几点：
1、采用自底向上的过程：就是将图片输入到backbone ConvNet中提取特征；
2、采用自顶向下的过程：是把更抽象、语义更强的高层特征图上进行上采样，经过上采样过程可以使这些信息传播到底层特征上，使得底层特征也包含丰富的语义信息。
3、采用横向连接的过程：首先对于每个stage输出的feature map 进行1x1的卷积降低维度，然后将得到的特征图与上采样得到的特征图进行融合，相加，最后通过3x3的卷积输出。
总体来说，FPN可以同时利用低特征层高分辨率和高特征层高语义信息，通过融合不同层进而得到很好的结果～
